人工智能在乳腺癌影像诊断中的临床转化
石敬
张悦
张清
暨南大学附属第一医院乳腺外科,广东 广州 510632
摘要：乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤,早发现早诊断是延长生存期的关键,但是传统影像学诊断方法存在局限性.近年来,人工智能(AI)技术通过深度学习、图像处理等手段,显著提升了乳腺癌影像诊断的准确性和效率.在乳腺超声、乳腺X线、乳腺MRI及新兴影像技术中,AI可通过病变检测、分类、图像增强、风险预测及临床决策支持等技术推动医学影像的发展.然而,AI的临床转化仍面临数据标准化、算法泛化性、伦理合规等挑战,未来还需加强多中心合作,推动技术革新以及完善伦理法规,确保能真正地满足临床需求,从而推动乳腺癌诊疗的智能化、精准化与普惠化.本文系统综述了AI与传统影像学方法在乳腺疾病诊断、治疗及预后预测中的差异化优势与不足,探讨其临床转化的可行路径与未来发展方向,并对AI在乳腺疾病诊疗中的应用前景进行展望.
关键词：人工智能乳腺癌医学影像深度学习
资助基金：华南恶性肿瘤防治全国重点实验室开放课题(HN2024-02)广州市科技计划项目(2025A03J4260)
论文发表日期：2025-11-20
在线出版日期：2025-12-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1415-1420 )
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